地识别物体，无论光线条件如何变化，甚至在部分物体被遮挡时也能识别。
而经过训练的卷积神经网络同样可以在图像分类、物体检测和图像分割等任务中表现出色。
现代的卷积神经网络能够在大规模的图像数据集中识别数千种不同的对象，甚至在有噪声或部分遮挡的情况下也能做出准确预测。
可以说卷积神经网络就是对人体真实机制的1:1精准复刻。
正是根据人脑识别机制的精准复刻，人工智能才能做到拥有像人一样类似的能力。
所以说，人工智能看似是计算机学，实则本质上是仿生学。
依托于对人类机能的深入研究，人工智能发展出了一整套神经网络系统。
这些系统通过模拟人类的神经元连接和突触可塑性，逐步建立起了庞大的人工智能体系。
然而，即使到林枫所熟知的2024年，这一体系依旧被限制在弱人工智能的范畴。
弱人工智能指的是专注于单一任务的人工智能系统。
它们可以在特定任务中表现出色，例如图像识别、自然语言处理、自动驾驶等，但离开了这些设定好的环境，它们就无法自主运作。
弱人工智能并不具备像人类那样的自我学习、理解、推理的能力，更谈不上拥有自我意识或适应多变的环境。
然而，强人工智能却是完全不同的层次。
强人工智能能够像人类一样，不仅能完成单一任务，还可以在任何环境中灵活决策、学习，甚至可能拥有自我意识。
更高的层次是超人工智能，这是一种远超人类智慧的存在，能够进行超越人类认知的思考和推理。
到林枫前世2024年，全球范围内仍然没有任何人工智能突破弱人工智能的壁垒，强人工智能始终只是理论中的可能性。
这种始终被局限在弱人工智能的情况就像被智子封锁了发展路径一样。
那么，问题的根源在哪里呢？
林枫灵光一闪，开始意识到，或许问题不在于人工智能的设计本身，而是在于其底层神经网络的基础依然沿袭自普通人类的神经系统。
人类的神经网络有着生物进化带来的固有限制，包括